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Testgetriebene Entwicklung

Verwende bei der Implementierung jeglicher Funktionen oder Fehlerbehebungen: Schreibe vor der Implementierung des Codes zuerst den Test, beobachte, dass er fehlschlägt, dann schreibe den minimalen Code, um ihn zu bestehen. Dadurch wird sichergestellt, dass Tests das Verhalten tatsächlich überprüfen, da zunächst ein Fehlschlag erforderlich ist.

NeoLabHQ

Kernfunktionen

Sofort Einsatzbereit

Schnelle Integration in Ihren Workflow mit minimaler Einrichtung

Community-Verifiziert

Aktive Open-Source-Community mit kontinuierlichen Updates

Völlig Kostenlos

MIT/Apache-Lizenz für kommerzielle und private Nutzung

Flexible Erweiterung

Anpassbar und erweiterbar nach Ihren Bedürfnissen

Verwendung

1Skill-Datei Abrufen

Laden Sie die Skill-Datei aus dem Quell-Repository herunter oder kopieren Sie sie

2In Claude Installieren

Platzieren Sie die Skill-Datei im Skills-Verzeichnis von Claude (normalerweise ~/.claude/skills/)。

3Nutzung Starten

Starten Sie Claude neu oder führen Sie den Reload-Befehl aus, um die Skill zu laden

Tipp: Lesen Sie die Dokumentation und den Code vor der ersten Verwendung sorgfältig durch, um die Funktionalität und Berechtigungsanforderungen zu verstehen

Verwandte Tags

#debugging#javascript#testing

Technische Informationen

Autor
NeoLabHQ
Kategorie
Development
Dateigröße
17.48 KB
Quell-Repository
NeoLabHQ__context-engineering-kit
Metadaten
Enthält YAML-Metadaten
Lizenz
MIT

Alle Skills stammen aus der Open-Source-Community und bewahren die Urheberrechte der ursprünglichen Autoren

NeoLabHQ__context-engineering-kit/plugins/tdd/skills/test-driven-development/skill.md

Warum Diese Skill Wählen

Bewährte Vorteile und messbare Wirkung

10x

Schnellere Modellbereitstellung

Stellen Sie KI-Modelle 10x schneller mit Replicate CLI-Befehlen bereit.

70%

Einrichtungszeit verkürzt

Verkürzen Sie die Einrichtungs- und Konfigurationszeit für Modelle um 70 % mit der geführten CLI.

50%

Geringere API-Kosten

Optimieren Sie die API-Nutzung und senken Sie die Kosten für die Modellinferenz um 50 %.

Anwendungsfälle

Perfekt für diese Szenarien

🖼️

KI-Bilder generieren

Führen Sie Stable Diffusion oder andere Bildmodelle über Replicate CLI aus.

🤖

LLMs bereitstellen

Bereitstellen und Verwalten von Sprachmodellen für Chat- oder Vervollständigungsaufgaben.

🔧

Modelle feinabstimmen

Passen Sie vortrainierte Modelle über die Befehlszeile mit Ihren eigenen Datensätzen an.

📊

Stapelverarbeitungs-Vorhersagen

Verarbeiten Sie mehrere Eingaben gleichzeitig für eine effiziente Modellinferenz.

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